边缘计算如何实现物联网？
边缘正在锐化。如果有关注人工智能(AI)的讨论，就会发现有几个主题推动着人工智能的发展。虽然生成式人工智能凭借其通过使用大型语言模型(LLM)得出推理智能的类人能力，而成为众人瞩目的焦点，但现在将人工智能应用于物联网(IoT)中的智能设备的方式也被认为是成熟的。
边缘与物联网
这是物联网内部的计算，因此这就是“边缘”计算。虽然物联网和边缘这两个术语经常互换使用，但必须澄清说明一下，物联网是设备所在的地方，而边缘计算是在设备上发生的事情。为了进一步定义，物联网设备通常需要连接到互联网才能工作，而边缘设备可能在其生命周期的大部分时间里都处于断开连接状态，只是偶尔连接到互联网用于处理的云数据中心。
为边缘应用创建硬件需要考虑特定的计算性能、功耗和经济条件的全新设计。考虑到这些核心动态，IT行业一直在努力让边缘计算变得更好。
物联网的规模
到2030年，预计将有超过1250亿个物联网设备连接到互联网，从智能手机到摄影头，再到智能家居设备等。这些设备中的每一个都将产生大量用于分析的数据，其中80%以视频和图像的形式存在。到目前为止，尽管已知道物联网中存在大量数据，即使有与云的连接，但也只分析了其中的一小部分数据。
对隐私、安全和带宽的日益关注，导致数据在更接近其来源的地方进行处理，即在物联网的边缘。那么，人工智能有什么作用呢？目前，人工智能技术主要是为云计算运营而设计的，云计算不像边缘设备那样具有成本、功耗和可扩展性限制。人工智能边缘专家Axelera AI认为其可以提供帮助。该企业的Metis AI平台本月已进入早期访问阶段，用于开发先进的边缘人工智能原生硬件和软件解决方案。
Axelera AI联合创始人兼首席执行官Fabrizio Del Maffeo表示：“Metis AI平台提供实用的边缘人工智推理解决方案，满足开发下一代计算机视觉应用的企业的需求。人工智能原生的集成硬件和软件解决方案简化了实际部署，提供了用户友好的开发和集成路径。其采用PCIe卡和视觉就绪系统等行业标准外形，简化了人工智能与业务应用的集成，满足当今的市场需求。“
什么是数据流技术？
该平台的核心是Metis人工智能处理单元（AIPU），其基于专有的数字内存计算技术（D-IMC）和具有“数据流”技术的RISC-V。正如Maxeler Technologies提醒的那样：“数据流计算机专注于优化应用中的数据移动，并利用数千个微小‘数据流核心’之间的大规模并行性，在性能、空间和功耗方面提供数量级的优势。”
Del Maffeo和团队声称AIPU提供业界领先的性能、可用性和效率，而成本仅为现有解决方案的一小部分。该技术可针对不断增长的部署项目进行扩展，并且该企业的嵌入式安全引擎通过加密保护数据和信息，确保敏感生物识别数据的安全。
该技术集成到AI加速卡、AI加速板和AI加速视觉就绪系统中，可供公众使用。这使得中小型企业能够加快采用速度并简化现场安装。使用Metis AIPU开发的名为Voyager的即点即用软件开发套件(SDK)，为计算机视觉应用和自然语言处理(NLP)提供了易于使用的用户友好型神经网络，其旨在将人工智能集成到设备中。
Del Maffeo解释道：“Voyager SDK为开发人员提供了一种快速、简单的方法，为Axelera AI的Metis AI平台构建功能强大的高性能应用。开发人员在一个简单的YAML配置文件中，以声明方式描述其端到端管道，其中可以包括一个或多个 学习模型以及多个非神经预处理和后处理元素。SDK工具链自动编译和部署Metis AI平台管道中的模型，并将预处理和后处理组件分配给主机上的可用计算元素，例如CPU、嵌入式GPU或媒体加速器。”
作为消费者，我们最初可能没有意识到计算能力正在得到这种涡轮增压。因为，没有一个普通用户会思考这些操作是否涉及使用32位浮点数据的机器学习网络，以使用标准反向传播技术对人工智能模型进行精确训练。
这里需要了解的一点是，人工智能模型通常使用强大、昂贵、耗能的图形处理单元(GPU)在云数据中心中进行训练，并且在过去，这些模型经常直接用于同一硬件上的推理。Axelera AI的建议是，不再需要此类硬件来实现高推理精度，而当今的挑战是，如何有效地将这些模型部署到在网络边缘运行的成本较低、功耗受限的设备。
边缘将继续变得更智能、更锐利和更大，我们需确保能够控制这种新型设备智能，使其发挥最大效率。
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